定义一个函数sumx()，参数个数不限，返回所有参数的和。部分程序代码如下： x,y=eval(input('>')) print(sumx(x,y)) a,b,c=eval(input('>')) print(sumx(a,b,c))

以下是sumx()函数的定义：

def sumx(*args):
    sum = 0
    for i in args:
        sum += i
    return sum

其中，`*args`表示可变长参数，可以接受任意数量的参数，并将它们打包成一个元组。然后，我们使用一个for循环遍历这个元组，将其中的每个元素相加，最后返回总和。

在程序中，我们可以这样调用sumx()函数：

x, y = eval(input('>'))
print(sumx(x, y))

a, b, c = eval(input('>'))
print(sumx(a, b, c))

首先，我们通过`eval(input('>'))`语句从标准输入中获取用户输入的参数。因为输入的参数是用逗号分隔的，所以我们使用多重赋值的方式将它们分别赋值给x, y或a, b, c。然后，我们调用sumx()函数，将这些变量作为参数传递给它，并将返回值打印出来。

相关问题

“@Override public double itemSimilarity(long itemID1, long itemID2) throws Exception{ PreferenceArray xPrefs = dataModel.getPreferencesForItem(itemID1); PreferenceArray yPrefs = dataModel.getPreferencesForItem(itemID2); int xLength = xPrefs.length(); int yLength = yPrefs.length(); if (xLength == 0 || yLength == 0) { return Double.NaN; } long xIndex = xPrefs.getUserID(0); long yIndex = yPrefs.getUserID(0); int xPrefIndex = 0; int yPrefIndex = 0; double sumX = 0.0; double sumX2 = 0.0; double sumY = 0.0; double sumY2 = 0.0; double sumXY = 0.0; double sumXYdiff2 = 0.0; int count = 0; while (true) { int compare = Long.compare(xIndex, yIndex); if (compare == 0) { double x = xPrefs.getValue(xPrefIndex); double y = yPrefs.getValue(yPrefIndex); sumXY += x * y; sumX += x; sumX2 += x * x; sumY += y; sumY2 += y * y; double diff = x - y; sumXYdiff2 += diff * diff; count++; } if (compare <= 0) { if (++xPrefIndex == xLength) { break; } xIndex = xPrefs.getUserID(xPrefIndex); } if (compare >= 0) { if (++yPrefIndex == yLength) { break; } yIndex = yPrefs.getUserID(yPrefIndex); } } double meanX = sumX / count; double meanY = sumY / count; double numerator = sumXY - sumX * sumY / count; double denominator = Math.sqrt((sumX2 - sumX * meanX) * (sumY2 - sumY * meanY)); if (denominator == 0.0) { return Double.NaN; } double result = numerator / denominator; if (!Double.isNaN(result)) { result = normalizeWeightResult(result, count, cachedNumUsers); } return result; }” 解释代码

这段代码是一个实现了ItemSimilarity接口的类中的itemSimilarity方法。该方法用于计算两个物品的相似度，并返回相似度值。

具体实现过程如下：

1. 获取两个物品的PreferenceArray，PreferenceArray是用于存储用户对物品评分的数据结构。

2. 判断两个PreferenceArray的长度是否为0，如果有一个为0则返回Double.NaN（表示无法计算相似度）。

3. 初始化一些变量用于计算相似度，包括sumX、sumX2、sumY、sumY2、sumXY、sumXYdiff2和count。

4. 通过while循环遍历两个PreferenceArray，将相同用户对两个物品的评分进行相似度计算。

5. 计算相似度的分子和分母。

6. 如果分母为0，则返回Double.NaN。

7. 对相似度进行归一化处理，并返回结果。

其中，normalizeWeightResult方法是对计算结果进行归一化的方法。cachedNumUsers是用于缓存用户数量的变量。

sumX=sum(NN,1); sumY=sum(NN,2); sumall=sum(sumX); fqX=sumX/sumall; fqY=sumY/sumall; 根据fqX和fqY中的频率分别画关于x轴和y轴的频率直方图

这段代码看起来是在统计两个变量`NN`中每个元素在`sumX`和`sumY`中的频率，并计算总体频率(sumall)以及每个变量的频率占比(fqX和fqY)。最后，它似乎打算用这两个频率占比绘制两条直方图，其中一条对应于`sumX`（x轴），另一条对应于`sumY`（y轴）。

具体步骤如下：

1. `sumX=sum(NN,1);` 计算`NN`中每个元素在第一个维度的总和。
2. `sumY=sum(NN,2);` 计算`NN`中每个元素在第二个维度的总和。
3. `sumall=sum(sumX);` 计算`sumX`的总和，即整个数据集在第一个维度上的总和。
4. `fqX=sumX/sumall;` 计算每个元素在第一个维度上的频率占比。
5. `fqY=sumY/sumall;` 计算每个元素在第二个维度上的频率占比。
6. 为了绘制直方图，通常需要使用编程库（如Python的Matplotlib或R语言的ggplot2）将`fqX`和`fqY`分别作为x轴和y轴的数据点，绘制成两个独立的直方图。

假设你已经在编程环境中设置了数据`NN`，绘制频率直方图的代码示例可能如下（以Python和Matplotlib为例）：

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设NN是一个二维数组，例如 np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
fqX = sumX / sumall
fqY = sumY / sumall

# 绘制直方图
plt.figure()
plt.hist(fqX, bins='auto', alpha=0.5, label='sumX')
plt.title('Frequency Histogram (X-axis)')
plt.xlabel('Frequency Ratio (X)')
plt.ylabel('Frequency')
plt.legend()

plt.figure()
plt.hist(fqY, bins='auto', alpha=0.5, label='sumY')
plt.title('Frequency Histogram (Y-axis)')
plt.xlabel('Frequency Ratio (Y)')
plt.ylabel('Frequency')
plt.legend()
plt.show()

如果你需要帮助实际执行这个过程，或者有其他编程语言的疑问，请告诉我。